核心概念
다양한 고객을 위한 연합 선형 맥락 밴딧 알고리즘의 효율적인 통신과 학습을 통해 고객들이 다양한 목표를 가지고 있을 때도 후회를 줄일 수 있음을 입증하고자 함.
摘要
연합 선형 맥락 밴딧 알고리즘의 새로운 접근 방식 소개
다양한 환경에서 후회 감소 달성
클러스터링을 통한 협력적 모델 학습
통신 효율성 및 학습 효과 검증
실험 결과 분석 및 비교
統計資料
"우리의 알고리즘은 다양한 환경 설정에서 참가 고객이 독립적인 학습과 비교하여 후회를 감소시킴."
"통신 비용이 다른 기준 알고리즘들보다 낮음."
引述
"우리의 알고리즘은 다양한 환경 설정에서 참가 고객이 독립적인 학습과 비교하여 후회를 감소시킴."
"통신 비용이 다른 기준 알고리즘들보다 낮음."